Ganhos rápidos através do uso de Estatística

A estatística na manufatura é fundamental para melhorar a qualidade, reduzir desperdícios, otimizar processos e tomar decisões baseadas em dados. Aqui estão algumas formas de aplicá-la de modo a gerar resultados financeiros:

1. Controle Estatístico de Processo (CEP)

   • Use gráficos de controle (exemplo: X̄-R, p-chart) para monitorar preventivamente variações e detectar desvios no processo antes que se tornem problemas graves.
   • Identifique causas comuns e especiais de variação para garantir a estabilidade do processo.
   • A redução da variabilidade e rejeitos gera ganhos imediatos, além da satisfação do cliente.

2. Seis Sigma e DMAIC

   • Seis Sigma usa estatística para reduzir defeitos e melhorar a qualidade.
   • A metodologia DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar) usa ferramentas estatísticas avançadas para otimizar processos. Requer a formação de belts (White, Yellow, Green ou Black belts).
   • Exemplo: Achar a verdadeira causa da causa e eliminar o problema definitivamente.

3. Planejamento de Experimentos (DOE)

   • O Design of Experiments (DOE) permite testar diferentes configurações de um processo para encontrar os melhores parâmetros para aumentar a qualidade e produtividade.
   • Ajuda a reduzir o tempo de testes e melhora a eficiência.
   • Um estudo de fatores combinados pode reduzir, por exemplo, gastos com matéria-prima, energia ou ferramentais.

4. Análise de Capacidade do Processo

   • Mede o quanto um processo pode produzir dentro de especificações. Análise baseada na curva normal (curva de Gauss).
   • Indicadores como Cp, Cpk, Pp, Ppk mostram se um processo está adequado às tolerâncias exigidas.
   • Estudar os produtos que excedem a especificação gera receita imediata, por exemplo, ao perceber que 25% de seus produtos alimentícios podem estar acima do peso máximo. Ao deslocar a média, a economia de matéria-prima será visível e transformada em ganho de material.

5. Análise de Dados e Previsão

   • Regressão e correlação ajudam a entender a relação entre variáveis no processo. Muitas vezes uma variável determina o comportamento da outra.
   • Séries temporais são úteis para analisar comportamentos e tendências de gráficos, nos preparando para o que pode vir.
   • Exemplo: Prever os meses em que o produto é afetado pela temperatura ambiente e adaptar os processos.

6. Amostragem e Inspeção Estatística

   • Em vez de inspecionar 100% da produção, usa-se amostragem estatística para garantir a qualidade.
   • A amostragem bem-feita dá o mesmo resultado de inspeções 100%, traduzindo em ganhos financeiros.

7. Manutenção Preditiva

   • Com análise estatística, sensores e machine learning, é possível prever falhas e reduzir paradas inesperadas.
   • Por exemplo: Podemos medir a vibração de uma máquina e saber quando ela está prestes a quebrar.

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